LY Corporation

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IUI '26多点触控交互技术 +2

ReflecTrace：通过角膜反射在普通智能手机上实现无触点悬停交互

Nakamura 等人利用前置摄像头捕捉角膜反射，通过CNN检测悬停手指位置，在粗网格达95%准确率，端到端延迟约22ms，实现普通智能手机无触点悬停交互。

CHI '26触摸屏可用性与性能建模（Fitts' Law） +1

偏态双正态分布模型：预测屏幕边缘附近目标的 1D 触控点击成功率

Kasahara 等人提出偏态双正态分布模型，揭示边缘目标点击分布偏态规律，发现「与边缘一起点击」策略可提高边缘目标成功率，为全屏 UI 设计提供预测工具。

CHI '26沉浸感与临场感研究 +2

通过定义 3D 虚拟环境的有效参数改进 steering law 吞吐量计算

Amini 等人提出基于轨迹双变量标准差的 3D 吞吐量计算方法，在 VR 环境中验证了其优越性

CHI '26众包任务设计与质量控制 +2

通过众包GUI实验的任务前参与者筛选提升数据质量

Miyama 等人提出众包GUI实验的任务前筛选方法，通过简短的图像调整大小任务过滤不合格参与者，使性能模型的拟合优度和预测准确性显著提升。

CHI '26触摸屏可用性与性能建模（Fitts' Law）

通过更好计算有效目标宽度来规范化2D指向任务中的速度-准确性偏差

Yamanaka 等人通过346名众包参与者的实验证明，使用单变量标准差计算有效目标宽度可获得更高的模型相关性，建议用于公平的性能评估。

MOBILEHCI '24原型设计与用户测试 +1

验证用于规范化主观速度-准确性偏差的 Finger-Fitts 模型

Yamanaka 等人通过一维和二维点击任务实验验证，Ko 等人改进的 FFitts 模型有效宽度法在规范化主观速度-准确性偏差方面最为成功，建议在多条件比较研究中采用。

CHI '24用户研究方法（访谈、调查、观察） +1

点击和滑动的行为差异：对启用点击和滑动的目标的时间、错误、触点分布和轨迹的观察

Yamanaka 等人通过众包实验发现滑动操作比点击耗时更长、错误率更高、触摸点偏移显著，表明现有目标尺寸指南不适用于滑动操作。

CHI '24用户研究方法（访谈、调查、观察） +1

延迟对路径操纵中运动时间的影响

Yamanaka 等人推导出路径引导中运动时间预测模型，评估五种任务后调整 R² > 0.94，准确性优于基线模型。

CHI '23用户研究方法（访谈、调查、观察） +1

通过观察错误率调整终点变异参数以获得更好的指向失误预测精度

Yamanaka 等人比较了直接优化sigma系数与间接方法预测错误率，基于8个指向数据集，证实在适当初始值下直接方法可始终优于传统方法。

CHI '23语音用户界面（VUI）设计 +1

通过改变主观的速度-准确性偏差来评估指向促进技术的实验结果的普适性

Yamanaka 等人研究速度-准确性偏差对指向技术评估的影响，发现Bubble Cursor在各条件下均优于基线，BTC不如简单预测技术，强调多偏差检查有助得出可靠结论

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